dig 命令用于执行网络 DNS 查找。dig 是一个用于查询 DNS 名称服务器的灵活工具。它执行DNS查找并显示从查询的名称服务器返回的答案。
镜面变换在游戏中并不少见,相关资料网上也俯拾即是,不过自己总是感觉略显生疏,在此简单一记,算作是加深印象吧~
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法,简单问题可用二分法完成。(来自度娘的搬运工)
最长公共子序列问题:给定两个序列X={x1,x2,....xm}, Y={y1,y2,yn},找出XY的最长公共子序列 1 最长公共子序列结构 1 xm=yn,则zk = xm = yn,且zk-1是xm-1和yn-1的最长公共子序列 2 xm!=yn,zk!=xm,则Z是xm-1,yn的最长共公共子序列 3 xm!=yn,zk!=yn,则Z是xm,yn-1的最长公共子序列 2 子问题的递归结构 1 xm=yn时,找出xm-1,yn-1的最长公共子序列 2 xm!=yn时,找出xm
作为理工科的社畜,懂计算会计算是一个必不可少的技能,其中尤其是对于土木工程人来说,结构力学、弹塑性力学、计算力学是数值计算中无法逾越的一道坎。由于Matlab简单使用,好学好操作,工科人往往都喜欢使用Matlab来实现数值算法。但是Matlab有几个缺点:
灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律,建立相应微分方程,从而预测事物未来发展状况。 优点:对于不确定因素的复杂系统预测效果较好,且所需样本数据较小; 缺点:基于指数率的预测没有考虑系统的随机性,中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定,因素间关系复杂隐蔽,可利用的数据情况少下可用,一般会加上修正因子使结果更准确。 灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未知“的”小样本“,”贫信息“的不确定系统,以灰色模型(G,M)为核心的模型体系。 灰色预测模
计算机操作系统课设需要,写了两个下午的银行家算法(陷在bug里出不来耽误了很多时间),参考计算机操作系统(汤子瀛)
IIR(Infinite Impulse Response)无线脉冲响应滤波器。 系统传递函数为:
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76574969
假设我们知道垂直于平面的法向量n,以及平面上的一点p0,如何使用这两个元素来表示该平面呢?
一般而言,通过已有的数据点去推导其它数据点,常见的方法有插值和拟合。插值适用性较广,尤其是线性插值或样条插值已被广泛的应用。但是通过已知的函数去拟合数据,是连接理论与实验重要的桥梁,这一点是插值无法替代的。
1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) 2)分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类 3)重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值) 4)重复2、3步,直到种子点坐标
蚊媒病毒传染病的传播流行是人类健康和生命的严重威胁之一。以登革热和寨卡热这两种最具代表性的蚊媒病毒传染病为例,登革热在全球100多个国家感染流行,每年引发多达3.9亿人感染、50-100万人入院治疗;寨卡热于2015年至2017年在太平洋岛屿和南美洲突然暴发大规模疫情,不到一年时间内出现了超过22.3万例寨卡确诊病例,数千例新生儿小头畸形病例,国际卫生组织将寨卡疫情宣布为国际关注的公共卫生紧急事件。迄今为止,多数蚊媒病毒尚无有效的药物和疫苗,灭蚊措施也无法控制蚊媒病毒的传播流行。人们迫切需要成本低廉且环境友好的防控策略来阻断蚊媒病毒的广泛传播。
第一次看到这一题,感觉真的好强……类似的题目似乎07年团体赛有一道。不过让我们镇定一下,先分析一下(注意,不是为了写题,而是为了竟可能分析)。先发现每一句都含有’yn¹与ngu²,简单判断’yn¹是系动词,ngu²是语助词,应该类似于“也”。有“者……也”的感觉?
Ture: 表示非空的量(string,tuple,list,set,dictionary),所有非零数。
Linux的shell script //编辑shell: vi a.sh //子进程运行shell sh a.sh //主线程运行shell source a.sh 相关例子: #!/bin/bash echo "hello linux!" #!/bin/bash echo "我要创建三个文件" read -p "请输入文件名:" fileuser #防止任意输入 分析文件名是否输入为空 filename=${fileuser:-"filename"} #开始判断是否配置文件名 #开始利用date命令来
我已经上传到https://download.csdn.net/download/weixin_44612221/15076761
大二学生一只,我的计组老师比较划水,不讲公式推导,所以最近自己研究了下Booth算法的公式推导,希望能让同样在研究Booth算法的小伙伴少花点时间。
斯托尔兹(Stolz)定理 若 序 列 { y n }
机器学习三方面 损失函数 交叉熵逻辑回归 平方损失函数最小二乘 Hinge损失函数SVM 指数损失函数AdaBoost 对比与总结 机器学习三方面 机器学习问题,大致包含这是哪个方面: 模型:建立什么
目前支持Ubuntu 20.04 LTS, Debian 10, CentOS 7/8操作系统。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76572743
若给定序列X={x1,x2,…,xm},则另一序列Z={z1,z2,…,zk},是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有:zj=xi,j。例如,序列Z={B,C,D,B}是序列X={A,B,C,B,D,A,B}的子序列,相应的递增下标序列为{2,3,5,7}。
灰色预测是对灰色系统所做的预测。目前常用的一些预测方法(如回归分析等),需要较大的样本,若样本较小,常造成较大误差,使预测目标失效。灰色预测模型所需建模信息少,运算方便,建模精度高,是处理小样本预测问题的有效工具。
按照jQuery的思想来做的话,要选中全选checkbox和所有的checkbox项,分别注册选中事件,判断选中状态来给相关的checkbox设置对应的状态,这就涉及到很多的dom操作。 下面就看一下vue数据驱动dom的思想来实现这一功能。
问题描述 给定两个序列,求出它们的最长公共子序列。 如:序列X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a},则X和Y的最长公共子序列为{b,c,b,a} 子序列:子序列为原序列的一个子集,并不要求连续,但要求子序列中元素的顺序和原序列元素的顺序一致。 定理 设两个序列分别是X={x1,x2……,xm},Y={y1,y2……,yn},它们的最长公共子序列为Z={z1,z2,……,zk}。 若xm=yn,则先求Xm-1和Yn-1的最长公共子序列,再在其尾部加上xm即可得
在线提交(不支持C#): https://www.lintcode.com/problem/longest-common-subsequence/
数值微分法即DDA法(Digital Differential Analyzer),是一种基于微分方程来生成直线的方法。在计算机图形学中,并没有线段的概念,而是一个个像素点组成了线段。
网站也可以理解为web应用程序,只不过无需用户下载,只要有网络,随时随地都能访问。
12.1 条件判断式 只要讲到『程序』的话,那么条件判断式,亦即是『 if then 』这种判别式肯定一定要学习的! 因为 很多时候,我们都必须要依据某些数据来判断程序该如何进行。举例来说,我们在上头
周末上了一节 Yaser 的网上公开课,教授的发音虽然有点奇怪,但是为人风趣,循循善诱,课程内容也是深入浅出,既有干货又不至于太过枯燥乏味。看完之后记了一点笔记,记录于此,希望自己能学完这套课程。(因为是英文课程,就直接记英文了,也算练习下英文)
0. 引言 最近鄙人面试百度,出了这道求解公子序列长度的算法题。故此总结一下,这是一个很典型的题目,希望对大家将来的面试中能起到学习的作用。 1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列。最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个。子串
比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列。最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个。子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现。在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs,belong),最长公共子串为lo(cnblogs, belong)。
regionGrow.m function regionGrow clear; clc; path='world.png'; I = im2double(imread(path)); [y,x] = getpts(get(imshow(path),'Parent')); J = growFunction(I,x,y,0.2); figure, imshow(I+J); end function J = growFunction(I,x,y,reg_max
shift命令可以造成参数变量,拿掉前面那个参数。如果加上数字作为参数的话,可以拿掉最前面的n个参数。 例子:
=================目录================== 1.8 字典 1.9 字典练习 2.0/2.1 流程控制-if条件判断
一、动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。 在这类问题中,可能会有许多可行解。 每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。 如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。 这就是动态规划法的基本思路。 具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 二、设计动态规划法的步骤 找出最优解的性质,并刻画其结构特征; 递归地定义最优值(写出动态规划方程); 以自底向上的方式计算出最优值; 根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。 步骤1~3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略; 若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4。 三、动态规划问题的特征 动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的两个重要性质: 最优子结构: 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子结构性质。 重叠子问题: 在用递归算法自顶向下解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只解一次,而后将其解保存在一个表格中,在以后尽可能多地利用这些子问题的解。
三者关系可以用上面这张图来完整概括。深度学习的范围最小,其次是机器学习,人工智能的范围最大。
在数学中, 矩阵微积分是多元微积分的一种特殊表达,尤其是在矩阵空间上进行讨论的时候。它把单个函数对多个变量或者多元函数对单个变量的偏导数写成向量和矩阵的形式,使其可以被当成一个整体被处理。
在机器学习中,无监督学习(Unsupervised learning)就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习(Supervised learning)就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测;定性输出称为分类,或者说是离散变量预测。 以下是一些常用的监督型学习方法。
6.Learning with Different Protocol f(xn,yn)
临时构建一个前端项目的服务器,由于前端项目有十几个,每次git拉代码以及运行编译命令,搞得烦不胜烦。关键是,全是命令行操作,让其他人不太愿意操作。因此,写了这样一个脚本,便于操作,也可以用于后续的系统集成。
小编最近在潜心研究外部数据导入SAS,深感Excel的导入的不便利,想实现程序控制将Excel改为CSV在通过CSV导入SAS。想着想着,就想到用外部语言来实现文件的另存为的功能,开始呢,想用Excel中的VAB来实现,后来呢觉得SAS执行Excel里面Macro不太方便~因此就想用Python来实现。
AI科技评论按:本文作者李东轩,原文载于作者个人博客,AI科技评论已经获得授权。 在机器学习中,无监督学习(Unsupervised learning)就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习(Supervised learning)就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变
<!DOCTYPE html> <html onselectstart="return false"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"> <title>3D拖拽相册</title> <meta name="Keywords" content="关键字,关键字"> <meta name="descrip
的结果中,占的权重就太大了,而是带噪信号,这样梯度噪声就被放大了。为了克服这个问题,可使用归一化LMS滤波器。在迭代时,对输入向量欧式范数(就是模值)的平方进行归一化(Normalized LMS)。
一直以来都想搭建一个自己的博客,但是近半年做项目太忙,再加上教研室的网络很坑爹,所以也一直没顾得上。之前用过 WordPress 托管在免费的京东云擎上,但是速度太慢。在知乎上看到一些相关的内容,于是选择了在github上用jekyll搭建博客。
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
与前面例子《71-函数练习:数学游戏》相同,只是加减法函数更换为匿名函数。 from random import randint, choice def exam(): cmds = {'+': lambda x, y: x + y, '-': lambda x, y: x - y} nums = [randint(1, 100) for i in range(2)] nums.sort(reverse=True) op = choice('+-') result
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